PyTorch でフラット化する
Nov 06, 2024 am 05:58 AMコーヒー買ってきて☕
*メモ:
- 私の投稿では flatten() と ravel() について説明しています。
- 私の投稿では un flatten() について説明しています。
Flatten() は、以下に示すように、0 個以上の要素の 0D またはそれ以上の D テンソルから次元を選択し、0 個以上の要素の 1D またはそれ以上の D テンソルを取得することで、0 個以上の次元を削除できます。
*メモ:
- 初期化の最初の引数は start_dim(Optional-Default:1-Type:int) です。
- 初期化の 2 番目の引数は end_dim(Optional-Default:-1-Type:int) です。
- 最初の引数は input(必須型: int、float、complex、または bool のテンソル) です。
- Flatten() は 0D テンソルを 1D テンソルに変更できます。
- Flatten() は 1D テンソルに対しては何も行いません。
- Flatten() と flatten() の違いは次のとおりです。
- Flatten() の start_dim のデフォルト値は 1 ですが、 flatten() の start_dim のデフォルト値は 0 です。
- 基本的に、Flatten() はモデルの定義に使用されますが、 flatten() はモデルの定義には使用されません。
import torch from torch import nn flatten = nn.Flatten() flatten # Flatten(start_dim=1, end_dim=-1) flatten.start_dim # 1 flatten.end_dim # -1 my_tensor = torch.tensor(7) flatten = nn.Flatten(start_dim=0, end_dim=0) flatten = nn.Flatten(start_dim=0, end_dim=-1) flatten = nn.Flatten(start_dim=-1, end_dim=0) flatten = nn.Flatten(start_dim=-1, end_dim=-1) flatten(input=my_tensor) # tensor([7]) my_tensor = torch.tensor([7, 1, -8, 3, -6, 0]) flatten = nn.Flatten(start_dim=0, end_dim=0) flatten = nn.Flatten(start_dim=0, end_dim=-1) flatten = nn.Flatten(start_dim=-1, end_dim=0) flatten = nn.Flatten(start_dim=-1, end_dim=-1) flatten(input=my_tensor) # tensor([7, 1, -8, 3, -6, 0]) my_tensor = torch.tensor([[7, 1, -8], [3, -6, 0]]) flatten = nn.Flatten(start_dim=0, end_dim=1) flatten = nn.Flatten(start_dim=0, end_dim=-1) flatten = nn.Flatten(start_dim=-2, end_dim=1) flatten = nn.Flatten(start_dim=-2, end_dim=-1) flatten(input=my_tensor) # tensor([7, 1, -8, 3, -6, 0]) flatten = nn.Flatten() flatten = nn.Flatten(start_dim=0, end_dim=0) flatten = nn.Flatten(start_dim=-1, end_dim=-1) flatten = nn.Flatten(start_dim=0, end_dim=-2) flatten = nn.Flatten(start_dim=1, end_dim=1) flatten = nn.Flatten(start_dim=1, end_dim=-1) flatten = nn.Flatten(start_dim=-1, end_dim=1) flatten = nn.Flatten(start_dim=-1, end_dim=-1) flatten = nn.Flatten(start_dim=-2, end_dim=0) flatten = nn.Flatten(start_dim=-2, end_dim=-2) flatten(input=my_tensor) # tensor([[7, 1, -8], [3, -6, 0]]) my_tensor = torch.tensor([[[7], [1], [-8]], [[3], [-6], [0]]]) flatten = nn.Flatten(start_dim=0, end_dim=2) flatten = nn.Flatten(start_dim=0, end_dim=-1) flatten = nn.Flatten(start_dim=-3, end_dim=2) flatten = nn.Flatten(start_dim=-3, end_dim=-1) flatten(input=my_tensor) # tensor([7, 1, -8, 3, -6, 0]) flatten = nn.Flatten(start_dim=0, end_dim=0) flatten = nn.Flatten(start_dim=0, end_dim=-3) flatten = nn.Flatten(start_dim=1, end_dim=1) flatten = nn.Flatten(start_dim=1, end_dim=-2) flatten = nn.Flatten(start_dim=2, end_dim=2) flatten = nn.Flatten(start_dim=2, end_dim=-1) flatten = nn.Flatten(start_dim=-1, end_dim=2) flatten = nn.Flatten(start_dim=-1, end_dim=-1) flatten = nn.Flatten(start_dim=-2, end_dim=1) flatten = nn.Flatten(start_dim=-2, end_dim=-2) flatten = nn.Flatten(start_dim=-3, end_dim=0) flatten = nn.Flatten(start_dim=-3, end_dim=-3) flatten(input=my_tensor) # tensor([[[7], [1], [-8]], [[3], [-6], [0]]]) flatten = nn.Flatten(start_dim=0, end_dim=1) flatten = nn.Flatten(start_dim=0, end_dim=-2) flatten = nn.Flatten(start_dim=-3, end_dim=1) flatten = nn.Flatten(start_dim=-3, end_dim=-2) flatten(input=my_tensor) # tensor([[7], [1], [-8], [3], [-6], [0]]) flatten = nn.Flatten() flatten = nn.Flatten(start_dim=1, end_dim=2) flatten = nn.Flatten(start_dim=1, end_dim=-1) flatten = nn.Flatten(start_dim=-2, end_dim=2) flatten = nn.Flatten(start_dim=-2, end_dim=-1) flatten(input=my_tensor) # tensor([[7, 1, -8], [3, -6, 0]]) my_tensor = torch.tensor([[[7.], [1.], [-8.]], [[3.], [-6.], [0.]]]) flatten = nn.Flatten() flatten(input=my_tensor) # tensor([[7., 1., -8.], [3., -6., 0.]]) my_tensor = torch.tensor([[[7.+0.j], [1.+0.j], [-8.+0.j]], [[3.+0.j], [-6.+0.j], [0.+0.j]]]) flatten = nn.Flatten() flatten(input=my_tensor) # tensor([[7.+0.j, 1.+0.j, -8.+0.j], # [3.+0.j, -6.+0.j, 0.+0.j]]) my_tensor = torch.tensor([[[True], [False], [True]], [[False], [True], [False]]]) flatten = nn.Flatten() flatten(input=my_tensor) # tensor([[True, False, True], # [False, True, False]])
ログイン後にコピー
以上がPyTorch でフラット化するの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。
このウェブサイトの声明
この記事の内容はネチズンが自主的に寄稿したものであり、著作権は原著者に帰属します。このサイトは、それに相当する法的責任を負いません。盗作または侵害の疑いのあるコンテンツを見つけた場合は、admin@php.cn までご連絡ください。

人気の記事
スプリットフィクションを打ち負かすのにどれくらい時間がかかりますか?
3週間前
By DDD
レポ:チームメイトを復活させる方法
3週間前
By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
ハローキティアイランドアドベンチャー:巨大な種を手に入れる方法
3週間前
By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O.説明されたエネルギー結晶と彼らが何をするか(黄色のクリスタル)
1週間前
By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

人気の記事
スプリットフィクションを打ち負かすのにどれくらい時間がかかりますか?
3週間前
By DDD
レポ:チームメイトを復活させる方法
3週間前
By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
ハローキティアイランドアドベンチャー:巨大な種を手に入れる方法
3週間前
By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O.説明されたエネルギー結晶と彼らが何をするか(黄色のクリスタル)
1週間前
By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

ホットな記事タグ

メモ帳++7.3.1
使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版
中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1
強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6
ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版
神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

ホットトピック
Gmailメールのログイン入り口はどこですか?
7134
9


Java チュートリアル
1534
14


Laravel チュートリアル
1257
25


PHP チュートリアル
1205
29


CakePHP チュートリアル
1154
46

